Análisis visual de técnicas no supervisadas de deep learning con el paquete dlvisR

Las técnicas de deep learning aplicadas al aprendizaje no supervisado han demostrado su utilidad y potencial, pero carecen del nivel de interpretabilidad que pueden proporcionar otros algoritmos. Además, el ajuste de los parámetros de funcionamiento de este tipo de métodos suele realizarse de forma automática, y no se obtienen explicaciones de cómo influyen en el comportamiento de los modelos y los resultados que estos ofrecen. En este trabajo se presenta una herramienta desarrollada para la plataforma R, el paquete dlvisR. Este proporciona un conjunto de utilidades para la visualización de las variables obtenidas internamente por este tipo de modelos respecto de parámetros ajustables por el usuario. Además, un estudio sobre algunos conjuntos de datos reafirma la hipótesis de que la modificación de dichos parámetros tiene consecuencias observables visualmente, cuyo análisis podría aportar conocimiento de interés.